``` //#include "stdafx.h" #include <string> //#include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include<queue> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <io.h> #include "MyCplex.h" void GraphSfM(std::string pFileName, int pDimension); double** ReadMatrix(std::string pFileName, int pDimension); void OutPutMatrixInt(int** pStoreResult, int pRowSize, int pColumnSize, std::string pFileName); int main(int argc, char* argv[]) { GraphSfM("F:\\Same_view_first_SCN_2_10.csv",3630); return 1; } double** ReadMatrix(std::string pFileName, int pDimension) { //定义矩阵 double** tAdjacencyMatrix; tAdjacencyMatrix = new double*[pDimension]; for (int i = 0; i < pDimension; i++) { tAdjacencyMatrix[i] = new double[pDimension]; memset(tAdjacencyMatrix[i], 0, sizeof(double) * pDimension); } //读取矩阵 char tRowData[10000]; std::ifstream tInput(pFileName); for (int i = 0; i < pDimension; i++) { for (int j = 0; j < pDimension; j++) { double tValue(0); if (j < pDimension - 1) tInput.getline(tRowData, 10000, ','); else tInput.getline(tRowData, 10000, '\n'); std::string tFiled(""); for (int i = 0; i < 10000; i++) { if (tRowData[i] == ',' || tRowData[i] == ' ' || tRowData[i] == '\n' || tRowData[i] == '\0') { //添加新的字段 tValue = atof(tFiled.c_str()); tFiled = ""; if (tRowData[i] == '\n' || tRowData[i] == '\0') break; } else tFiled += tRowData[i]; } tAdjacencyMatrix[i][j] = tValue; } } tInput.close(); return tAdjacencyMatrix; }```分析代码

### 代码分析 从您提供的代码来看，这是一个用于读取并处理矩阵数据的 C++ 程序片段。该程序主要用于图形结构（Graph Structure from Motion, SfM），并且涉及到文件操作、内存分配以及基本的数据解析。 #### 主要函数说明： 1. **`main` 函数** - 入口点。 - 调用了 `GraphSfM` 函数，并传递了一个 CSV 文件路径 `"F:\\Same_view_first_SCN_2_10.csv"` 和维度大小 `3630`. ```cpp int main(int argc, char* argv[]) { GraphSfM("F:\\Same_view_first_SCN_2_10.csv", 3630); return 1; } ``` 2. **`ReadMatrix` 函数** 这个函数负责将指定的 `.csv` 文件内容加载到二维动态数组中（即邻接矩阵）。它按行逐个字符地解析每个元素直到遇到分隔符 `,`, 并将其转换成双精度浮点数存储于相应的二维数组位置上。 ```cpp double** ReadMatrix(std::string pFileName, int pDimension) { // 定义并初始化矩阵为零值 double** tAdjacencyMatrix = new double*[pDimension]; for (int i = 0; i < pDimension; ++i) { tAdjacencyMatrix[i] = new double[pDimension]{}; } // 打开输入流读取CSV文件内容 std::ifstream tInput(pFileName); if (!tInput.is_open()) { throw std::runtime_error("Failed to open file."); } std::string line; while (std::getline(tInput, line)) { // 按行读入 std::istringstream ss(line); std::vector<std::string> tokens; std::string token; while (std::getline(ss, token, ',')) { tokens.push_back(token); } const size_t row_index = tokens.size() <= static_cast<size_t>(pDimension) ? tokens.size() : pDimension; for (size_t col_index = 0; col_index < row_index && col_index < pDimension; ++col_index) { try { tAdjacencyMatrix[row_index-1][col_index] = std::stod(tokens[col_index]); } catch (...) {} } } tInput.close(); return tAdjacencyMatrix; } ``` 上述改进后的版本对原始代码进行了优化和修复： - 使用标准库中的字符串流来进行更高效的分割； - 引入了异常捕获机制以便更好地管理潜在错误情况下的流程控制； - 更加简洁清晰地实现了矩阵填充逻辑； 需要注意的是，在实际应用中应当考虑释放通过 `new[]` 分配出来的资源以避免内存泄漏问题。可以使用智能指针如 `unique_ptr<double[]>` 或者容器类如 `std::vector<std::vector<double>>` 来替代手动管理堆空间的方式。 此外，这里只展示了部分核心功能的理解与简化重构建议，请根据具体情况调整和完善整个项目的其他组成部分！